Extropic 发布一种全新的热力学计算机 利用物质随机波动驱动计算

Extropic 团队正在开发的项目是一种全新的硬件平台，这一平台特别之处在于它使用物质的自然波动——特别是热力学和量子物理中常见的随机波动——作为计算资源。这种方法与传统的基于硅的数字计算机有本质的不同，它打开了一条全新的道路，以支持更高效的生成式人工智能应用。

• 相较于传统数字计算机，这种新型计算方式具有更高的能效，能够实现更快的计算速度。而且，它能够更好地模拟真实世界的物理过程，从而更准确地解决实际问题。
• 物理计算的实现：研究人员正在制造一种关键组件，叫做约瑟夫结Josephson junctions，这是一种类似晶体管的超级导体元件。他们希望通过这种元件，实现利用物理原理进行计算的目标。
• 物理计算的未来：研究人员希望通过这种新型计算方式，推动人工智能技术的发展，解决我们面临的各种问题，帮助我们更好地探索宇宙。他们希望将这种计算方式应用于更多的领域，如太空探索、科学研究等。

利用物理随机性进行计算

热力学计算：他们介绍了一种名为“热力学计算”的新型计算方法，该方法将热噪声和电子抖动作为资产而非负担。这种方法与传统的数字计算形成对比，在传统计算中噪声通常是需要缓解的问题。

Extropic 的平台不依赖传统的数字逻辑门和传统的处理器架构。相反，它利用物质在微观尺度上的自然波动来进行计算。这种方法可以视为一种利用物理世界固有属性的计算方式，不同于标准的基于逻辑运算的方法。

Extropic 的核心思想是利用自然界中固有的物理随机性作为计算的直接资源。在微观尺度上，物质的行为（如电子在导体中的移动）受到热噪声和其他随机效应的影响。这种随机性在传统计算中通常被视为噪声，需要尽量减少，但在Extropic的设计中，这种随机性被直接用于驱动计算过程。

公司创始人Gill Verdon表示：这种计算比经典计算更快，更接近自然和我们大脑的计算方式

1. 扩展硬件能力： 该平台扩展了硬件的性能界限，超越了传统数字计算的约束。
2. AI加速器的革新： 提供了比当前数字处理器（CPU、GPU、TPU、FPGA等）快数个数量级且更加节能的AI加速器。
3. 概率AI算法的应用： 使得在数字处理器上不可行的强大概率AI算法成为可能。

基本技术原理

能量模型（Energy-Based Models, EBMs）

Extropic 使用能量模型（EBMs）作为其核心计算框架。这些模型在物理学中用于描述系统在不同能量状态下的热平衡分布。在机器学习中，EBMs用于学习和表达复杂的概率分布。通过物理硬件直接模拟这些分布，Extropic的设备可以在不需要大量数据输入的情况下，直接通过硬件执行概率推断和学习。

类似布朗运动的模拟

在Extropic的平台中，电子的行为被用来模拟布朗运动——宏观粒子在流体中由于微观分子的碰撞而产生的随机运动。通过将这种物理行为与特定的电路设计结合，如使用电感或晶体管来约束电子的运动，可以模拟出复杂的随机过程，从而执行概率计算。

随机模拟电路设计

Extropic的硬件平台包括专门设计的随机模拟电路，这些电路模拟了布朗运动等自然随机过程。这些电路使用晶体管、电感等元件控制电子的运动，从而在微观层面上模拟复杂的概率分布。电路的参数化设计允许通过外部控制（如电压或电流调整）精确调节电路行为，从而适应不同的计算需求。

参数化的随机模拟电路的使用

在这些随机模拟电路中，电子的行为被用来直接生成概率分布的样本。这种方法减少了传统数字计算中需要的大量随机数生成和处理步骤，极大地提高了计算效率。这些电路的设计允许它们在极低的能耗下运行，同时提供高速的计算能力。

低温超导材料的使用

Extropic的一些处理器使用了超导材料，这些材料在极低温度下运行以达到超导状态。超导状态的电子设备能极大减少能量损耗，提高电路的能效和速度。这些设备利用了约瑟夫森效应（Josephson effect），这是一种超导体间非线性电流传递的物理现象，对于实现复杂的非高斯概率分布至关重要。

实现复杂概率分布的新方法

Extropic 设备能够直接在硬件中模拟复杂的概率分布，如尾部重的分布，这在传统计算中通常难以高效实现。这种能力使得Extropic的平台特别适合处理那些在极端条件下表现出来的稀有事件，这些事件在许多现实世界应用中非常重要，例如在金融市场分析和气候模型预测中。

能效和性能优势

由于这种方法直接在硬件中模拟了所需的随机过程和概率分布，它可以在没有大量数据移动和复杂数字运算的情况下，直接执行复杂的算法。这种方式极大地提高了计算效率和能效，特别适合于需要大规模并行处理和高能效的应用，如生成式人工智能。

Extropic 的设计理念在于通过这种基于物理随机性的计算方法，克服传统数字计算的局限，特别是在处理复杂、高维度和需要大量随机性的计算任务时，提供一种更自然、更高效的解决方案。这不仅是一种技术上的创新，也可能对计算技术的未来发展方向产生深远影响。

未来目标

1. 硅基平台演示：
   • Extropic计划在未来展示其在硅基平台上的技术原理。这意味着公司将研发能够在常规半导体制造过程中集成的热力学计算技术，以便实现更广泛的商业应用和扩展。
2. 扩展市场覆盖范围：
   • 公司旨在将其技术从专门的低温超导设备扩展到室温下运行的半导体设备。这将有助于把Extropic的产品推向更大的市场，包括那些对超低温设备有实用障碍的场合。
3. 提高能效和计算速度：
   • Extropic致力于开发出能效更高、计算速度更快的AI加速器，以满足日益增长的计算需求，尤其是在AI和大数据分析等领域。

开源计划

1. 开放源代码软件：
   • Extropic计划开源其软件，使全球开发者能够贡献代码、改进算法并优化整体系统设计。开源计划的目的是建立一个活跃的开发社区，促进技术创新和应用多样化。
2. 编译层开发：
   • 公司正在开发一套编译层，该编译层可以将抽象的概率图模型（EBMs）规格转换为适用于特定硬件的控制语言。这将简化从理论到实际硬件实现的过程，使得热力学计算更容易被采纳和应用。
3. 全球协作与创新：
   • 通过开源计划，Extropic希望能吸引全球的研究者和开发者参与其平台的开发和实验。这不仅能加速技术发展，还有助于培养围绕Extropic技术的知识和技能库。

公司介绍

Extropic 最近宣布了其融资情况，共计1410万美元的种子轮融资，这标志着其在物理基础的计算领域中的重要进展。他们正在构建一个全新的计算范式，该范式利用非平衡态热力学原理，将生成式人工智能与世界的物理规律深度融合。

• 目标和愿景：Extropic 的目标是将生成式AI深度嵌入到世界的物理过程中，实现在空间、时间和能源效率上达到物理定律的极限。
• 团队和背景：Extropic 的团队由物理学和AI领域的专家组成，他们拥有丰富的跨学科经验，致力于将物理学和AI统一起来。
• 资金支持者：包括 Steve Jang 和 Kindred Ventures 领投，多家知名风投参投，一系列业界大佬作为天使投资者参与，显示了市场对Extropic技术的高度认可和支持。

详细介绍及论文：https://www.extropic.ai/future